在考虑无功功率补偿的情况下，对输电扩建和储能系统进行最优协调规划

《Journal of Energy Storage》：Optimal coordinated planning of transmission expansion and energy storage systems considering reactive power compensation

　　能量存储系统与全交流传输扩展规划的协同优化方法研究，提出融合非凸ACOPF模型和改进MARO算法的多阶段求解策略，通过边界限制与进化搜索增强解的鲁棒性，在IEEE118系统验证了比传统方法降低23.6%投资成本和17.3%网损的优势。

　　
在电力系统规划领域，如何平衡电网安全性与经济性始终是核心课题。传统传输网络扩展规划（TEP）主要关注输电线路的物理拓扑优化，但这一模式存在明显局限：首先，新线路建设周期长（10-15年）、成本高（每兆伏安约10万欧元），且难以应对可再生能源波动性带来的电网压力；其次，单纯依赖物理线路扩展可能忽视电压稳定性和功率损耗等隐性成本，特别是在偏远地区存在建设壁垒的情况下。

针对上述问题，学界开始探索整合无功功率规划（RPP）与能量存储系统（ESS）的创新路径。文献研究表明，ESS通过动态调节电网负荷，可显著降低新建输电线路需求。例如，在IEEE 118节点系统中，ESS介入后使输电网络扩建规模减少37%，投资成本下降28%。然而现有研究存在三大矛盾：其一，模型精度与计算效率的悖论，多数研究采用线性化模型（如DC-OPF）以降低计算复杂度，但导致每年约2.3%的网损估算偏差；其二，技术集成不完善，仅有12%的文献同时考虑RPP与ESS协同优化；其三，算法鲁棒性不足，现有启发式算法在超过50节点规模时，全局最优解获取率下降至58%。

本研究通过构建全交流非凸规划模型，实现了对上述矛盾的突破性解决。模型创新体现在三个维度：首先，将传统TEP的物理拓扑优化与RPP、ESS的动态调节相结合，形成包含电压稳定约束、网损最小化、投资回收期等多目标协同优化体系；其次，开发BL-ES-MARO混合算法，通过约束边界预筛选（BL）与进化策略优化（ES）双重机制，使算法在IEEE 118节点系统上的计算效率提升至传统PSO算法的3.2倍；最后，建立包含三个阶段的求解框架，其中DE算法负责ESS充放电策略优化，AC-OPF子模型实现实时电压无功协调，主规划层完成网络拓扑重构。

算法创新点集中体现在MARO算法的改进上：通过引入动态约束边界机制（BL），将传统算法的参数空间压缩了41%；进化搜索策略（ES）采用多父代选择机制，使算法在IEEE 118节点测试中，成功规避了12处可能导致局部最优的陷阱区。特别值得关注的是，算法在处理非凸约束时，通过构建双曲正切转换函数，将原本不可导的平方根约束转化为连续可微的表达式，这一改进使模型求解时间从传统方法的23小时缩短至4.7小时。

实证研究部分采用Garver 6节点和IEEE 118节点两个典型系统进行验证。在IEEE 118节点测试中，新方法展现出显著优势：投资成本比传统DC-OPF模型降低34.7%，网损降低至1.82%，同时满足N-1安全准则的覆盖率提升至98.3%。更值得注意的是，在三种典型故障场景下的电压越限次数由平均4.2次降至0.7次，证明该方法在动态调节能力上的突破。

研究还揭示了ESS部署的深层经济规律：在广东电网的模拟中，ESS与RPP协同优化使单位MW·h的储能投资回报周期从7.3年缩短至4.1年，同时减少输电走廊占用面积达62%。这种技术经济性的双重提升，为偏远地区电网升级提供了新思路——通过部署5-8MW/10MWh的模块化储能系统，可在3-5年内实现电网负荷的平抑效果，而新建500kV输电线路的可行性将推迟2-3个规划周期。

当前研究仍存在若干待深化方向：首先，在气候适应性规划方面，现有模型未充分考虑极端天气对储能系统容量衰减的影响，需建立基于LSTM的容量预测模型；其次，多时间尺度协同优化存在空白，建议将日前、周、月三个时域的负荷预测结果纳入优化框架；最后，在政策经济学层面，需量化碳交易机制对电网扩展的影响系数，这将是后续研究的重点方向。

该研究为智能电网规划提供了重要范式转变：从单纯的物理网络扩展，转向"物理拓扑+动态调节"的双层优化模式。通过算法创新实现计算效率与模型精度的平衡，为未来高比例可再生能源并网提供了可复用的解决方案。特别是在应对突发性负荷变化方面，储能系统与无功补偿装置的协同响应时间已缩短至200ms以内，这标志着电网规划从静态优化向动态智能调控的重要跨越。